Lịch Sử Phát Triển AI: Từ Những Ngày Đầu Đến Kỷ Nguyên ChatGPT

Chào các bạn,
Hôm nay mình muốn chia sẻ về một chủ đề mà thời gian gần đây hầu như ai cũng nhắc tới – AI, hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo.

Mình là một lập trình viên Python, công việc hằng ngày gắn liền với code, logic và máy tính. Còn viết lách thì thật lòng không phải sở trường. Nhưng khi nhìn lại chặng đường phát triển của AI, từ những ý tưởng rất xa vời ban đầu cho tới lúc xuất hiện ChatGPT và được sử dụng rộng rãi như hiện nay, mình thấy đây là một câu chuyện đáng để kể lại. Vì vậy bài viết này có thể hơi thiên về kỹ thuật ở một vài đoạn, mong các bạn thông cảm.

---

Những Ngày Đầu – Khi AI Chỉ Là Một Giấc Mơ

Nếu nói về lịch sử trí tuệ nhân tạo, chúng ta phải quay về những năm 1950. Khi đó, nhà toán học Alan Turing đã đặt ra một câu hỏi rất táo bạo:
“Liệu máy móc có thể suy nghĩ như con người hay không?”

Ông đề xuất một khái niệm gọi là Turing Test – đại ý là nếu con người trò chuyện với một cỗ máy mà không thể phân biệt được đó là người hay máy, thì có thể xem cỗ máy đó là “thông minh”.

Năm 1956, hội nghị Dartmouth diễn ra và được xem là cột mốc khai sinh chính thức của ngành trí tuệ nhân tạo. Tại đây, thuật ngữ Artificial Intelligence lần đầu tiên được sử dụng. Thời điểm đó, các nhà khoa học rất lạc quan, tin rằng chỉ cần vài chục năm là có thể tạo ra máy móc thông minh ngang con người. Thực tế thì… mọi chuyện không đơn giản như vậy.

---

“Mùa Đông AI” – Khi Cả Ngành Chững Lại

Từ thập niên 1960–1970, AI có những bước tiến nhất định với các chương trình giải quyết những bài toán cụ thể. Tuy nhiên, kỳ vọng quá lớn trong khi công nghệ chưa đủ mạnh đã dẫn tới hai giai đoạn được gọi là “Mùa đông AI” (1974–1980 và 1987–1993).

Nhiều dự án thất bại, nguồn vốn nghiên cứu bị cắt giảm, không ít nhà nghiên cứu phải rẽ sang hướng khác để tiếp tục sự nghiệp.

Cảm giác này giống như khi bạn bắt tay làm một dự án phần mềm lớn, nghĩ rằng hai tuần là xong, nhưng rồi càng làm càng rối, lỗi chồng lỗi, sửa mãi không xong. Chỉ khác là ở đây, “kẹt” không phải một dự án, mà là cả một lĩnh vực khoa học.

---

Hệ Chuyên Gia – Điểm Sáng Những Năm 1980

Giữa hai đợt “mùa đông”, trí tuệ nhân tạo vẫn có một giai đoạn khởi sắc với hệ chuyên gia. Đây là các hệ thống hoạt động dựa trên những luật được con người xây dựng sẵn.

Ví dụ rất đơn giản:
Nếu nhiệt độ cao và ho → có khả năng bị cảm.

Cách làm này tỏ ra hiệu quả trong một số lĩnh vực như y tế hay hỗ trợ kỹ thuật. Tuy nhiên, nhược điểm lớn là rất khó mở rộng và bảo trì. Khi số lượng luật tăng lên, chúng dễ mâu thuẫn với nhau, việc chỉnh sửa trở nên vô cùng phức tạp.

Bản thân mình từng học và thử xây dựng hệ chuyên gia hồi đại học. Viết luật thì được, nhưng quản lý và sửa lỗi thì thật sự “đau đầu”.

---

Học Máy – Khi Máy Bắt Đầu Tự Học

Bước ngoặt quan trọng của AI là khi chuyển từ việc lập trình luật cứng sang cho máy tự học từ dữ liệu – hay còn gọi là học máy.

Thay vì con người phải nghĩ ra mọi quy tắc, giờ đây máy tính sẽ phân tích dữ liệu và tự rút ra quy luật. Các thuật toán như cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ hay mạng nơ-ron dần được chú ý nhiều hơn.

Tuy nhiên, trong giai đoạn 1990–2000, mạng nơ-ron vẫn chưa thật sự bứt phá do thiếu dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán còn hạn chế. Mình vẫn nhớ những lần đầu học mạng nơ-ron, huấn luyện một mô hình đơn giản mà phải chờ rất lâu, kết quả thì độ chính xác chỉ ở mức khiêm tốn.

---

Cuộc Cách Mạng Học Sâu

Năm 2012 đánh dấu một cột mốc lớn khi mô hình AlexNet giành chiến thắng áp đảo trong cuộc thi nhận dạng hình ảnh ImageNet. Từ đây, học sâu chính thức bùng nổ.

Sự thành công này đến từ nhiều yếu tố:

• Phần cứng mạnh hơn, đặc biệt là GPU

• Lượng dữ liệu khổng lồ từ Internet

• Các kỹ thuật huấn luyện mới hiệu quả hơn

Từ thời điểm đó, việc xây dựng và huấn luyện mô hình AI trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều, đặc biệt với các thư viện Python. Chỉ với vài chục dòng mã, lập trình viên đã có thể tạo ra một mô hình phân loại hình ảnh cơ bản.

---

Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Và Sự Ra Đời Của Transformer

Trong khi nhận dạng hình ảnh tiến rất nhanh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên lại phát triển chậm hơn. Các mô hình cũ gặp khó khăn khi xử lý văn bản dài.

Năm 2017, một công trình nghiên cứu mang tên “Attention Is All You Need” ra đời, giới thiệu kiến trúc Transformer. Đây là nền tảng cho hầu hết các mô hình ngôn ngữ hiện đại sau này.

Lần đầu đọc tài liệu về Transformer, mình thật sự khá “choáng”. Khái niệm mới, cấu trúc mới, rất khó hình dung. Nhưng khi tự tay triển khai và thử nghiệm, mọi thứ dần trở nên rõ ràng và hợp lý hơn.

---

BERT, GPT Và Cuộc Đua Mô Hình Ngôn Ngữ

Sau Transformer, AI ngôn ngữ phát triển cực nhanh. Google giới thiệu BERT – mô hình hiểu ngữ cảnh hai chiều. OpenAI thì phát triển dòng GPT – mô hình dự đoán từ tiếp theo.

GPT-3 ra mắt năm 2020 với quy mô chưa từng có khiến cộng đồng lập trình viên vô cùng phấn khích. Mình có cơ hội thử nghiệm sớm và thật sự ấn tượng với khả năng tạo văn bản, thậm chí viết mã lập trình của nó.

---

ChatGPT – Khi AI Trở Nên Phổ Biến

Cuối năm 2022, ChatGPT được ra mắt và nhanh chóng lan rộng trên toàn cầu. Không phải vì nó hoàn toàn mới, mà vì nó dễ dùng, gần gũi và hữu ích.

Giao diện trò chuyện đơn giản, câu trả lời tự nhiên, phù hợp với nhiều đối tượng từ học sinh, nhân viên văn phòng đến lập trình viên. Với riêng mình, ChatGPT đã thay đổi cách tìm hiểu tài liệu và giải quyết vấn đề hằng ngày – nhanh hơn, thuận tiện hơn, dù vẫn cần kiểm tra lại kết quả.

---

Tác Động Và Những Điều Cần Suy Nghĩ

AI đang ảnh hưởng mạnh mẽ tới nhiều lĩnh vực: giáo dục, sáng tạo nội dung, lập trình, dịch vụ khách hàng…
Bên cạnh lợi ích, cũng có không ít lo ngại: mất việc làm, thông tin sai lệch, thiên kiến dữ liệu, quyền riêng tư và tác động tới môi trường.

Theo mình, AI chỉ là một công cụ. Nó tốt hay xấu phụ thuộc vào cách con người sử dụng.

---

Tương Lai Sẽ Ra Sao?

Rất khó dự đoán chính xác, nhưng có thể thấy rõ:

• AI sẽ ngày càng mạnh và đa năng hơn

• Các hệ thống có thể xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh cùng lúc

• Luật pháp và quy định về AI sẽ chặt chẽ hơn

Cá nhân mình sẽ tiếp tục học hỏi, thử nghiệm và hy vọng tạo ra những sản phẩm hữu ích từ AI.

---

Lời Kết

Từ những câu hỏi triết học ban đầu đến ChatGPT ngày nay, trí tuệ nhân tạo đã trải qua một hành trình dài với rất nhiều thăng trầm. Đây là một lĩnh vực đầy hấp dẫn và vẫn đang tiếp tục thay đổi từng ngày.

Nếu bạn quan tâm đến AI, đừng chỉ dừng lại ở việc sử dụng. Hãy thử tìm hiểu cách nó hoạt động, tự tay làm những dự án nhỏ. Hiểu AI sẽ giúp bạn khai thác nó hiệu quả hơn.

Cảm ơn các bạn đã đọc đến cuối bài.
Chúc các bạn học tốt, code vui và khám phá AI thật thú vị!